{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 核心系统架构\n",
    "\n",
    "GPT Researcher 采用模块化架构，其中专用组件协同工作以执行研究任务。核心组件是 GPTResearcher 代理，它通过协调几个关键子系统来编排研究过程。\n",
    "\n",
    "![](../images/image_gpt.png)\n",
    "\n",
    "\n",
    "该系统的设计具有明确的关注点分离：\n",
    "\n",
    "![](../images/image_222.png)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 深厚的研究能力\n",
    "GPT Researcher 包括一个高级的“深度研究”功能，它超越了基本信息收集：\n",
    "![](../images/image_333.png)\n",
    "\n",
    "Deep Research 采用树状探索模式：\n",
    "- 递归探索具有可配置深度和广度的子主题\n",
    "- 同时处理分支以更快地获得结果\n",
    "- 维护不同研究路径的背景\n",
    "-  每次深入研究大约需要 5 分钟\n",
    "- 每次研究的费用约为 0.4 美元（使用默认模型\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 多代理系统\n",
    "\n",
    "对于复杂的研究任务，GPT Researcher 提供了一个基于 LangGraph 的多智能体系统，其中专门的智能体在研究过程的不同方面进行协作：\n",
    "\n",
    "![](../images/image_3343241241.png)\n",
    "\n",
    "这种多代理方法：\n",
    "- 在专业代理之间分配研究任务\n",
    "- 创建更全面、更细致的报告\n",
    "- 遵循从规划到发布的结构化工作流程\n",
    "- 可以生成多种格式的 5-6 页研究报告（PDF、Docx、Markdown）"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "language_info": {
   "name": "python"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}
